Microsoft SQL Server 2000实用教程

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出版者:人民邮电出版社
作者:闪四清
出品人:
页数:546
译者:
出版时间:2000-12
价格:51.00元
装帧:
isbn号码:9787115088970
丛书系列:
图书标签:
  • SQL Server 2000
  • 数据库
  • 教程
  • Microsoft
  • SQL
  • 编程
  • 开发
  • 数据管理
  • 实例
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  • 实战
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具体描述

本书全面介绍了 Microsoft SQL Server 2000的新增功能和特性,全书由 22章和 4个附录组成。第1章介绍了SQL Serve 2000的新功能,第2章评述了该系统的安装和配置过程,第3章讲解了系统提供的实用程序,第4章汇总了系统提供的向导工具,第5章讨论了关系型数据库Transact-SQL语言,第6章阐述了系统的安全性问题,第7章探讨了数据库系统的许可问题,第8章论述了系统

深入现代数据管理的基石:SQL Server 2022 与数据平台演进 图书名称: 现代数据平台构建与管理:SQL Server 2022 深度实践 ISBN (虚构): 978-1-56789-012-3 作者 (虚构): 张伟、李静、王强 出版社 (虚构): 蓝海技术出版中心 --- 内容概述 本书全面聚焦于微软数据平台最新的旗舰版本——Microsoft SQL Server 2022,旨在为数据库管理员(DBA)、数据架构师、高级开发人员以及希望从旧版本平稳过渡到现代数据环境的技术专业人士,提供一套详尽、实用的操作指南与架构洞察。我们深刻认识到,数据已不再仅仅是存储的资产,而是驱动业务决策与创新的核心动力。SQL Server 2022 站在了云计算、大数据、智能分析和安全合规的交汇点,本书将带您深入理解如何充分利用这一强大平台,构建高可用、高性能、高安全性的现代数据解决方案。 本书内容严格围绕 SQL Server 2022 的核心特性、增强功能以及与 Azure 云服务的深度集成展开,完全避开了对 SQL Server 2000 或早期版本特定功能的描述。 第一部分:SQL Server 2022 架构与部署新范式 本部分奠定了读者对现代 SQL Server 部署环境的认识,强调了云原生思维在本地部署中的体现。 第一章:SQL Server 2022 平台概览与核心变化 2022 架构演进: 概述 SQL Server 2022 相较于前代的关键性能提升和功能模块重构。重点探讨内存管理、并行处理与查询优化器在 2022 中的优化方向,例如参数敏感度提升(Parameter Sensitivity Plan Optimization, PSP O)的内部机制。 部署新选择: 详细分析容器化部署(Docker、Kubernetes)在 SQL Server 2022 中的最佳实践、性能调优和持久化存储策略。 许可证与版本差异: 明确 2022 版本(Standard, Enterprise, Azure-enabled Editions)的功能边界,指导用户根据业务需求选择最合适的许可模式,特别是针对利用 Azure 混合优势(Azure Hybrid Benefit)的场景。 第二章:深度存储引擎与性能调优(2022 特性) 智能查询处理(Intelligent Query Processing, IQP)进阶: 详细解读 2022 版本中 IQP 的最新迭代,包括内存中 OLTP (In-Memory OLTP) 的增强、自动调优的精确性提升,以及如何利用查询存储(Query Store)的增强功能进行故障诊断和性能回滚。 磁盘 I/O 与存储层优化: 探讨利用现代 NVMe 存储、存储空间直通(Storage Spaces Direct, S2D)在 SQL Server 2022 上的性能瓶颈分析与消除。 缓冲区管理器与内存优化: 分析 SQL Server 2022 如何更有效地管理大型内存实例,针对高并发工作负载的内存分配策略。 第二部分:云与本地集成——Azure 赋能的数据平台 本部分是本书的核心特色之一,专注于 SQL Server 2022 如何无缝连接 Azure 生态系统,实现真正的混合数据架构。 第三章:Azure Synapse Link for SQL Server 2022 实时分析基础: 深入解析 Azure Synapse Link 的工作原理,它如何实现对本地 OLTP 数据库数据的零侵入式、近实时地同步到 Azure Synapse Analytics,以支持复杂的分析查询,而无需 ETL 过程或性能影响。 配置与监控: 提供从 SQL Server 2022 实例到 Synapse Analytics Workspace 的端到端配置指南,包括安全连接、数据映射和故障转移策略。 第四章:分布式网络与弹性管理 分布式事务协调器(DTC)的现代化: 探讨 2022 中对分布式事务处理的改进,以及如何利用它与 Azure 服务的协调能力。 Azure 弹性池与灾难恢复(DR): 重点讲解如何使用 Azure SQL 托管备份(Managed Backup)和 Always On 故障转移集群实例(FCI)/可用性组(AG)与 Azure 站点恢复(Site Recovery)的集成,实现跨地域的 RTO/RPO 目标。 Link 功能详解: 详细介绍SQL Server 2022 到 Azure SQL 托管实例(Azure SQL Managed Instance)的持续数据同步功能,作为现代化的灾备和云迁移路径。 第三部分:数据安全、治理与合规性强化 在数据隐私和安全要求日益严苛的今天,SQL Server 2022 提供了多层次的安全机制。 第五章:高级安全特性深度剖析 Always Encrypted(始终加密)的演进: 讲解 2022 中 Always Encrypted 引入的客户端计算能力(Client-side Encryption)增强,以及如何安全地在加密数据上执行操作,无需解密。 行级安全性(Row-Level Security, RLS)与动态数据脱敏(Dynamic Data Masking, DDM): 提供复杂的 RLS 策略设计案例,并展示 DDM 如何在不改变底层数据的前提下,根据用户角色实时隐藏敏感信息。 身份验证与授权: 重点介绍与 Azure Active Directory (Azure AD) 的深度集成,利用统一的身份管理机制进行数据库访问控制。 第六章:数据治理与可观测性 Azure Purview 集成: 探讨如何使用 Azure Purview 扫描和编目 SQL Server 2022 中的数据资产,实现跨环境的数据血缘追踪和敏感度分类。 性能基线与异常检测: 利用 SQL Server 2022 的内置遥测和与 Azure Monitor 的集成,建立全面的性能可观测性仪表板,实现主动式资源管理和自动化异常告警。 第四部分:开发与高级数据操作 本部分面向需要构建现代化应用程序和利用最新 T-SQL 功能的开发者。 第七章:T-SQL 2022 新语法与函数 新的日期/时间与字符串函数: 介绍 2022 版本中引入的 T-SQL 扩展,它们如何简化数据处理逻辑,提高代码简洁性。 图数据库(Graph Database)功能的深入应用: 详细演示如何利用 SQL Server 2022 的原生图功能,使用 T-SQL Graph 扩展语法(如 MATCH)来高效查询和建模复杂的关系型数据。 第八章:JSON、时间序列与地理空间数据处理 增强的 JSON 支持: 重点介绍 2022 中针对 JSON 数据的性能优化,包括更高效的 JSON 路径查询和数据操作函数,以及如何利用 JSON 提升 NoSQL 类工作负载的性能。 时间序列数据优化: 探讨如何利用 SQL Server 2022 的新特性,结合新的索引技术,来高效存储和查询高频时间序列数据,适用于 IoT 和监控场景。 总结 本书致力于提供一个完全面向 SQL Server 2022 的实践路线图,帮助读者构建一个安全、智能、与云紧密协作的下一代数据平台。阅读本书后,您将能够熟练掌握从底层存储调优到云端集成的全套技能,确保您的数据基础设施能够应对未来业务的快速变化与挑战。

作者简介

目录信息

第1章 SQL Server 2000系统概述
1. 1 关系型数据库系统的概念和演变过程
1. 1. 1 关系型数据库系统的概念
1. 1. 2 数据库理论的演变过程
1. 2 SQL Server 2000的体系结构
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的内容覆盖面确实广得令人咋舌,它似乎试图将SQL Server 2000的所有功能点都囊括进来,从基本的数据库对象创建到复杂的集群配置和备份恢复策略,都有所涉及。然而,这种广度是以牺牲深度为代价的。特别是在关于数据库安全性(Security)的章节,我感到非常失望。书中详细描述了用户、角色、权限的层级结构,这部分内容是比较详尽的。但是,当涉及到更高级别的安全实践,比如如何配置混合模式身份验证、如何设置面向特定应用程序的最小权限原则,或者如何处理SQL注入(尽管是针对2000版本的上下文),书中提供的指导就显得非常保守和过时了。它似乎只停留在“如何设置密码”和“赋予SELECT权限”的层面,而没有提供任何关于如何构建一个健壮的安全边界的思路。对于现在的我来说,安全永远是数据库管理的首要考量,而这本书给出的安全知识点,更像是上个世纪末的行业标准,缺乏对现代安全威胁的预见性分析和应对措施。它提供的是一个功能列表,而不是一套安全哲学。

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我购买这本书的初衷是希望能够深入了解SQL Server 2000的性能调优技巧。毕竟,在那个年代,硬件资源相对有限,如何让查询跑得更快是重中之重。我翻阅了关于索引(Index)和查询优化器(Query Optimizer)的部分,本以为能看到大量的执行计划分析和索引选择的权衡艺术。结果发现,书中关于索引的部分,更多的是在讲解聚集索引(Clustered Index)和非聚集索引(Non-Clustered Index)的物理差异,以及创建索引的语法。关于查询优化器,它只是粗略地提到了“成本优化”的概念,但对于如何通过提示(Hints)来强制优化器采取特定路径,或者如何通过数据库统计信息(Statistics)来影响优化决策,几乎是一笔带过。书中引用的所有示例查询,其执行效率都显得不温不火,没有体现出任何经过优化的痕迹。例如,书中给出的一个连接(JOIN)操作示例,在我的测试环境中,如果不加索引,查询时间长得惊人,但书中对此毫无提及,仿佛这些效率问题会自动解决一般。这本书似乎停在了“如何让查询跑起来”的阶段,而完全跳过了“如何让查询跑得快”这个更关键的环节,因此,对于希望提升数据库性能的专业人士来说,这本书的价值非常有限。

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这本书的封面设计得相当朴实,甚至有些年代感,这让我拿到手的时候就隐约猜到,这可能不是一本追求花哨排版和最新特技的教程。我原本是想找一本能快速上手数据库基础操作的入门书,毕竟对于一个刚接触SQL Server的新手来说,最需要的无非是清晰的步骤和大量的实例。遗憾的是,这本书的侧重点似乎完全不在于此。它更像是一部厚厚的“参考手册”,里面堆砌了大量关于SQL Server 2000各个子系统和配置项的详细描述,感觉作者的出发点是做一个全景式的展示,而不是循序渐进的教学。比如,当我试图学习如何编写一个简单的SELECT语句并加入WHERE子句时,书中却花了好几页篇幅去解释数据文件(.mdf和.ldf)在底层存储结构上的区别,以及事务日志的恢复模型。这对于我这种急需“实战”的人来说,简直是灾难,我感觉自己像是被扔进了一个技术名词的迷宫,找不到出口。我期望的是“跟着做就能学会”,这本书给我的却是“你需要理解底层原理才能继续”。它的深度无疑是有的,但这种深度更偏向于系统管理员或资深架构师的视角,对于初学者来说,门槛太高,学习曲线陡峭得让人望而却步。我希望书中能有更多“小红旗”标出的关键操作步骤,而不是深奥的理论推导。

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如果以一个学习数据迁移和系统维护的角度来看待这本书,它的实用性也大打折扣。书中有一章专门讲解了SQL Server 2000的数据库导入/导出工具和备份/恢复流程。这部分内容虽然翔实地列出了所有命令行参数和向导步骤,但它完全忽略了实际生产环境中可能遇到的各种棘手问题。例如,在进行异构数据库迁移时,数据类型映射冲突的处理,或者在灾难恢复时,如何处理事务日志损坏但需要尽可能多恢复数据的场景。这本书的备份恢复章节,充斥着“执行DBCC CHECKDB”和“使用企业管理器进行完整备份”的标准流程,缺乏对“疑难杂症”的探讨。我希望看到的是,当`BACKUP DATABASE`命令失败时,日志里可能出现的具体错误码及其排查思路,或者在进行异地容灾时,关于网络延迟对日志运输影响的实际案例分析。然而,这些内容在书中几乎找不到。它提供的是“教科书式”的完美操作指南,但在真实世界的复杂环境中,这种“完美”往往是实现不了的。因此,这本书更适合作为一份标准操作规程(SOP)的参考蓝本,而不是一个解决实际运维难题的实战宝典。

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这本书的排版风格让人感觉像是上个世纪末期的技术文档印刷品,字体选择偏小,行距也比较紧凑,长时间阅读下来眼睛非常容易疲劳。我特别关注了关于存储过程(Stored Procedures)的章节,因为在实际工作中,存储过程的编写和优化是绕不开的话题。然而,书中对存储过程的讲解,与其说是教程,不如说是对T-SQL语法规范的逐条罗列。它详细列出了所有可能的控制流语句,比如IF...ELSE, WHILE, WAITFOR DELAY等等,但是对于如何在实际业务场景中构建高效、安全的存储过程,几乎没有提供哪怕是一个像样的案例分析。更让我感到困惑的是,书中对错误处理机制(Try...Catch结构在SQL Server 2000中并不标准,主要依赖于XACT_ABORT和RAISERROR的使用)的阐述非常晦涩,没有给出任何“最佳实践”的建议。当我尝试对照书中的例子来调试我自己的代码时,发现很多概念需要跳到其他章节去查找背景知识,上下文的关联性很弱。这本书似乎假设读者已经对编程逻辑和数据库设计有扎实的背景,它只是在“记录”这个特定版本SQL Server的特性,而非“教授”如何使用这些特性来解决问题。对于追求阅读体验和快速吸收知识的读者来说,这本书的阅读体验无疑是扣分的。

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